20170702 grade
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診療ガイドライン勉強会での資料スライドです。 診療ガイドラインにおけるGRADEアプローチについて解説しています。
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20170702 grade
- 1. 診療ガイドラインワークショップ 7月2日 GRADEによるエビデンスの確実性評価 京都大学大学院 辻本康 尼崎総合医療センター Hospital Care Research Unit 片岡裕貴 辻本啓
- 2. Clinical question (CQ) から推奨作成への流れ 2 系統的レビュー ・検索 ・文献のスクリーニング ・選択文献の評価 ・結果の統合 GRADEアプローチ式の 結果の評価 （エビデンスの確実性） パネル会議 CQ作成 エビデンステーブル作成 ・Evidence profile ・SoF パネル会議資料作成 （EtD） ・エビデンスの確実性 ・利益と害のバランス ・価値観と好み ・コスト パネル会議 推奨を作成 系統的レビューとして出版 SoF: Summary of Findings tableEtD: Evidence to Decision table
- 3. 本日の目標 • 診療ガイドラインにおけるGRADEの基本 を説明できる • Evidence Tableに記載すべき内容を説明 できる 3
- 5. アウトカムの選択 5
- 10. 10
- 16. GRADEによる結果のまとめ方の重要な点 • 再現可能性がある合意を形成することが 目的ではない • ある効果サイズの推定の質 （＝エビデンスの質）を評価 • 評価の根拠を明示することが重要 16
- 17. エビデンスの質とは？ 17
- 19. 高 High 真の効果が効果推定値に近いという 確信がある 中 Moderate 効果推定値に対し、中等度の確信が ある。真の効果が効果推定値に近い と考えられるが、大幅に異なる可能 性もある 低 Low 効果推定値に対する確信には限界が ある。真の効果は効果推定値とは大 きく異なるかもしれない 非常に低 Very Low 効果推定値に対しほとんど確信がも てない。真の効果は、効果推定値と は大きく異なるものと考えられる エビデンスの質は4段階 19 J Clin Epidemiol. 2011 Apr;64(4):401-6.
- 21. GRADEのエビデンスの質の評価項目 GRADEを下げる要因 • 研究の限界(risk of bias) • データの非一貫性 (inconsistency) • エビデンスの非直接性 (indirectness) • データの不精確さ (imprecision) • 出版バイアス (publication bias) GRADEを上げる要因 • 効果の程度が大きい • 用量反応勾配 • 交絡因子の影響 21
- 22. 研究の限界(risk of bias) • アウトカムごとに評価する • 質の高い研究と低い研究が混在する場合 は全体のエビデンスに与える影響を考慮 して評価する ex) 脊髄損傷に対する介入Aの効果をみた研 究で、評価者の盲検化がされていなくても、 死亡というアウトカムはその影響が少ない。 一方、身体診察による運動機能評価では影 響が深刻 22
- 23. データの非一貫性 • 結果に対する説明のつかない異質性をさす • 集団/介入/アウトカム評価/研究方法の違いが 要因と考えられる • 要因ごとに異なる推定値を提示することが望ま しい ex) 研究Aは新薬は標準治療より効果あり。似たデ ザインの研究Bは同じ新薬より標準治療の方が効 果ありと結論 →非一貫性あり 23
- 24. 非一貫性の例 あるメタアナリシスの結果 I^2=35% 24 ※数字のみで解釈する場合 0－40％ 重要でない異質性 30－60％ 中等度の異質性 50－90％ 大きな異質性 75－100％ 高度の異質性
- 27. 非一貫性の例 含まれた研究が1つだけだったら？ 27 Only one study (Study 2; 825 participants) provided a report of the impact of treatment Z on quality of life in people with syndrome Y. This study found that Quality of Life scores at follow- up were higher in the treatment Z group than in the placebo group (MD 2.17 on the scale from 1 (very dissatisfied) to 10 (very satisfied), 95% CI 1.20 to 3.91, p=0.01). As this outcome was measured in only a single trial, we couldn't assess the heterogeneity, so we downgraded the quality of evidence by one level (to moderate).
- 30. エビデンスの非直接性 外的妥当性/適用可能性と同様 →対象/介入/アウトカムが関心のあるものとちょっと違う or 間接比較 ex) • BMI 30以上を対象とした糖尿病治療のための減量手術の効 果をBMI 28の糖尿病予備軍の患者に適用する(対象の差異) • 減量手術の知りたいアウトカムが長期予後なのに対し、研究 AはHbA1cの低下を代理アウトカムとしている • A>BとB＞Cという研究結果があり、それらからA>Cという 比較を行っている場合(間接比較) 30
- 31. こんな場合は？ 研究目的 The aim of the review was to explore the effectiveness of treatment Z in adult community-dwelling patients with syndrome Y. 31 研究結果 Seven studies recruiting 1450 participants met the review inclusion criteria. The studies recruited community-dwelling people with severe syndrome Y who had a mean age of 70 years. In five of the included studies (Study 1, Study 3, Study 4, Study 5, Study 7) participants were 65 years or older.
- 35. 診療ガイドラインにおける不精確さの評価手順 1 まずは治療を推奨するかしないかを決める 「臨床決断の閾値」を設定 メタアナリシスの推定値の95%CIがその閾 値をまたぐ場合、グレードダウン 35
- 37. 臨床決断の閾値は絶対効果から計算する NNT = number needed to treat 1÷リスク差 例えば 介入群のアウトカム発生 10/200 比較群のアウトカム発生 15/200 リスク差 10/200-15/200 = - 5/200 NNT 1 ÷ 5/200 = 40 37
- 42. RCTで必要なサンプルサイズを決めるのは？ • 介入群のイベントリスク • コントロールのイベントリスク • あわてんぼうのαエラー（通常は0.05) • ぼんやりさんのβエラー（通常は0.2) 42 この差が介入効果
- 43. 効果の大きさ 介入群のリスクvs.コントロール群のリスク 43 例えば 介入群の1年死亡割合 30％ コントロール群の1年死亡割合 60％ →相対リスク減少(relative risk reduction) = %
- 44. 効果の大きさ ＝介入群のリスク-コントロール群のリスク 44 例えば 介入群の1年死亡割合 45％ コントロール群の一年死亡割合 60％ →相対リスク減少(relative risk reduction) = 1-0.45/0.6 = 25%
- 46. 別の言い方をすると OIS(optimal information size) 最適情報量 算出には、αエラー、βエラー、RRR、比較群のイ ベント発生割合を用いる • 相当の利益または害の場合、RRR 20-30%（通 常25%）を設定 • 対象群でのイベント発生率は、全ての研究の中央 値、または主要研究から得られたものを使用 46
- 52. 報告バイアス 統計学的に有意な結果は 報告されやすい。 出版バイアス アウトカム報告バイアス 引用バイアス 言語バイアス タイムラグバイアス
- 54. 出版バイアスを起こりにくくする因子 JAMA. 2003;290(4):495-501. doi:10.1001/jama.290.4.495 • 有意差 • オーラルセッションでの発表 • 製薬会社による資金提供
- 55. 多くの領域で出版バイアスが報告されている。 一般内科 公衆衛生 救命救急 補完代替医療 動物実験 Song et al. Health Technol Assess 2010;14:iii, ix-xi, 1-193 Sena et al. PLoS Biol 2010;8:e1000344 → 出版された結果のみで結論を出すと、 判断を誤る可能性。
- 56. TNF阻害薬 リウマチ分野を含め適応をとっている 治療薬であるが、2010年の時点で、 ClinicalTrials.govに登録された188本 の試験のうち34%しか結果が報告され ていない Ioannidis et al. BMJ 2010;341:c4875 doi: 10.1136/bmj.c4875 報告された研究のみのメタアナリシス結果 では、確実性があるとは言えない
- 57. 出版バイアスの検討法
- 59. Funnel plotの非対称性の検定 Egger’ test Begg’s test Harbord’s test Deeks’ test などなど
- 60. Funnel plot が非対称(small study effect)である理由 選択バイアス 出版バイアス アウトカム報告バイアス Ｎの小さな研究で方法論の質が低い 真の異質性 アーチファクト 偶然
- 61. Contour-enhanced funnel plot (contour: 輪郭、外形)
- 65. GRADEを上げる • 前述のGRADEを下げる要因に深刻な点が ない場合に限る • 主に観察研究に対して検討される 65 GRADEを上げる要因 効果の程度が大きい 用量反応勾配 交絡因子の影響
- 66. 大きな効果 ex) • 乳児突然死症候群(SIDS)と睡眠時の姿勢を 調べた観察研究のメタアナリシスの結果 →うつ伏せでは仰向けに対してリスク比が 4.1(95%CI: 3.1~5.1)であった • 観察研究のメタアナリシスの結果、ワル ファリンが弁置換術後の血栓塞栓症リスク を減らす(RR: 0.17, 95%CI: 0.13~0.24) 66
- 84. 本日の目標 • 診療ガイドラインにおけるGRADEの基本 を説明できる • Evidence Tableに記載すべき内容を説明 できる 84
- 85. 参考文献 GRADE Handbook http://gdt.guidelinedevelopment.org/app/handboo k/handbook.html 相原守夫 『診療ガイドラインのためのGRADEシステ ム 第2版』 Cochrane training https://cochranetraining.gomocentral.com/content /a997cae3-c8a6-4585-9035-505bf0c81ae4/web Introductory courses for GRADE and Summary of Findings Tables https://cebgrade.mcmaster.ca/Imprecision/index.h tml
Notas del editor
- 目標としては
- 私たちのワークショップがもとにしているGRADEの考え方としては、各研究ごとではなく、あくまでアウトカム毎に研究をまとめていくということをします。 http://aihara.la.coocan.jp/?tag=body-of-evidence
- http://homepage3.nifty.com/aihara/EP_heparin_accp_aihara_20120426.html その規定したアウトカムをどのようにまとめていくかについてご説明します。 お示しした図ですと、 つまりこのテーブルで、ある介入が重要なアウトカムに対して、どれくらいの大きさがあるのか、そしてその効果量にどれくらい確信性があるのかが、わかるようになっています。 これが、エビデンステーブルと呼ばれるGRADEの中で最も重要な表になります。
- ☆
- GRADEの中で最も重要な表になります。 今日は考え方を http://www.3news.co.nz/politics/call-for-an-overhaul-of-family-court-2014061513#axzz3fDdgWwMM
- ★エビデンステーブルに戻ります。
- http://homepage3.nifty.com/aihara/EP_heparin_accp_aihara_20120426.html エビデンステーブルに戻ります。
- http://homepage3.nifty.com/aihara/EP_heparin_accp_aihara_20120426.html アウトカムとして、all cause mortalityが挙げられています。
- http://homepage3.nifty.com/aihara/EP_heparin_accp_aihara_20120426.html アウトカムとして、all cause mortalityが挙げられています。
- http://homepage3.nifty.com/aihara/EP_heparin_accp_aihara_20120426.html アウトカムとして、all cause mortalityが挙げられています。
- 別の言い方でご説明しますと、GRADEによって結果をまとめる際には再現可能性があるかどうかではなく、 評価した根拠、仮定を明示できるようにするということ、 そして先ほど２つに分かれていた、ある効果量とその効果の質を評価することが重要です。 エビデンスの質のGRADEの判断は判断者によって、ばらつくことがある GRADEアプローチのガイドラインをメタアナリシスの結果出てきた効果量(アウトカムの数字の合算)だけまとめて 勉強会などでスライドにするのはエビデンスの評価という意味ではナンセンスかも (JSEPTICの血小板輸血ガイドラインのスライドなど) http://www.jseptic.com/journal/jreview_187.pdf →だから内的妥当性と外的妥当性が一緒に表記される Summary of findings table !!
- エビデンスの質という言葉が何度も出てきていますが、これは
- これはエビデンスの確実性とも呼ばれます。 効果サイズ、例えばRR3.0とかOR2.4とかいう数字が、将来的にどのくらい変わらなさそうか、その確からしさをエビデンスの質と呼んでいます。
- GRADEにおいてエビデンスの質は４段階に分かれています。 高、中、低、非常に低 さきほどから申し上げている、効果量について、今後覆ることがないであろうと結論づける確実性が強ければ強いほど高くなり、今後変わりそうであればあるほど、質は下がっていきます。 RCTはエビデンスの質を「高」から 観察研究は「低」から評価を開始する
- エビデンスレベルのつけ方については、RCTはエビデンスの質を「高」から 観察研究は「低」から評価を開始します。
- そしてこれらGRADEを下げる要因と上げる要因について評価を行い、4段階になっているレベルをスタート地点から動かしていきます。 次のスライドからは、これらのGRADEを上げる要因と下げる要因について詳しくみていきます。
- ★１つ目の研究の限界は第５回にお話ししたrisk of biasを用います。 質の高い研究と、、、 どういうことかというと、例えば 脊髄損傷に対して介入Aの効果を調べた研究では、盲検化の欠如による影響が死亡率の評価では深刻ではない。しかし、身体診察による運動機能評価であれば、深刻であるといえます。 このように、そのrisk of biasがどの程度エビデンスに影響するかを考え、GRADEを下げるかを決定します。
- 続いて、データの非一貫性についてです。 これは結果に対する説明のつかない異質性のことを指します。 異質性というのは以前の講義でご説明しましたが、臨床的異質性、統計的異質性があります。 統計的異質性はフォレストプロットをみて、信頼区間の重なりはどうなのかを見たり、I統計量などを用いて、統計的にチェックしました。 異質性があるのですが、それがサブグループ解析などではよくわからなかった場合、メタアナリシスした結果は説明できない異質性があると言えます。（もちろん偶然かもしれません） そのような場合、非一貫性があるとし、GRADEを下げることになります。 例えば、、 相原 守夫 診療ガイドラインのためのGRADEシステム
- ★第６回の復習になりますが、異質性を評価する上でIスクエアードを用いました。 例えばI2=35%というのは軽度〜中等度の異質性を指していました。
- 続いてエビデンスの非直接性です。 これは外的妥当性とほぼ同様の意味だと考えていただいて結構です。 対象が狭すぎたり、介入が想定しているものと違っていたり、アウトカムが本当に知りたいものではなく代理アウトカムが使われていたりする場合があります。 例えば、BMI,,,, 減量手術,,,,, この場合はGRADEを下げることになります。 また、関節比較といって、実際にみたかったのはAとCの比較であったのに、AとB、 BとCの比較のみしかなく、それらをネットワークメタアナリシスという手法を用いて、AとCの比較に直している場合、非直接性となり、GRADEを下げることになります。 相原 守夫 診療ガイドラインのためのGRADEシステム
- ★ 続いて、データの不正確さです。 ここは一番誤解の多いパートです。 統計解析的な知識を要するため、苦手な方は飛ばしていただいて、次の出版バイアスの説明に移ってください。 相原 守夫 診療ガイドラインのためのGRADEシステム 最適情報量の算出などについては今回の範囲をこえているので割愛します。 https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Warning_icon.svg
- そもそも、系統的レビューと診療ガイドラインで、エビデンスの質の定義が異なります。 系統的レビューでは先ほど申し上げたとおり、メタアナリシスして出てきた結果が正しいとどれくらい確信できるか？ということになります。 一方で、診療ガイドラインにおいては、治療を推奨するためには、ある程度以上の効果がないと推奨できませんね。その推奨をするのにどれくらい正しいと確信できるか？ということになります。
- 閾値を調べた研究の例 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/25736042
- メタアナリシスは複数の研究を合わせたものですが、それは理想的には１つのRCTだとみなすことができます。 そして、通常のRCT同様に、必要なサンプルサイズとイベント数を計算します。 さらに、サンプルサイズやイベント数を満たしておれば、信頼区間について判断します。
- このような考え方によって算出されるサンプルサイズとイベント数は別の言い方で、OISといいます。 OISを満たしておれば、信頼区間の幅が広いかどうかを判断します。 つまり、２段階の評価になります。
- どんなコントロール群のイベント発生割合でも400件以上のイベントがあれば十分と言えます。
- 最後は出版バイアスです。 これはこの前にもお話ししましたね。 肯定的な、、、 みなさんがみているアウトカムが肯定的な研究のいいとこ取りで、よいという結果がでている可能性がある場合、具体的にはfunnel plotなどを検討した結果、出版バイアスがありそうだと判断された場合、GRADEを下げることになります。 否定的な研究の査読には時間がかかるなどのタイムラグバイアスも含んでいる 相原 守夫 診療ガイドラインのためのGRADEシステム
- 報告バイアスとは、研究の報告が研究結果の方向性によって影響を受けるときに生じます。 すでに分かっていることとして、統計学的に有意の結果が報告されやすいということが言われています。
- 出版バイアスというのは、同じPICOをもつ研究が複数あったときに、結果が有意なものが選択的に出版されるということによるバイアスです。 アウトカム報告バイアスというものは１つの研究の中で、有意な結果が選択的に報告されることを指します。
- 出版バイアスを起こりにくくする因子として、既存のエビデンスとしては…
- また、ここに挙げた多くの領域で出版バイアスが報告されています。
- 例えば、私が研修医だった2010年頃にTNF阻害薬はリウマチ分野を含め適応をとっていましたし、実際に使われていました。 しかし、実はその時点で、、、 これは非常に大きな問題です。検索して出てきた論文の結果だけで、結論を出すと判断を誤ることがあるということです。
- ではこの出版バイアスを検討するにはどうすればよいかというと、 １つはClinicalTrials.govやICTRPといった臨床試験の登録サイトでみなさんのリサーチクエスチョンを検索して、実際に臨床試験として登録はされているけれども出版されていない試験はないかを確認することになります。今は通常の雑誌であれば臨床試験として登録していないと、そもそも出版しないというルールが決まっていますので、通常臨床試験を行う前に登録サイトに登録がなされています。 もう１つはfunnel plotと呼ばれる方法で、みなさんが検索して出てきた結果をプロットし、偶然よりも大きな偏りをもって結果が報告されているかどうかを検討するというやり方です。
- Funnel plotでは通常横軸が効果量、縦軸が対数効果量の標準誤差を取ります。 実際に報告されているものだけをプロットすると右側になりますが、これは明らかにORが高い研究の報告がされていないということが予想されます。 そして、報告されていない結果を含めると左のように左右対称になります。 まずは目でみて、左右対称がないかを判断します。
- このfunnel plotを目で見るだけではなく、数字で検定したいという場合はこれらの方法があります。
- Funnel plotが非対称の理由としては、 小規模な研究で方法論、methodの質が低かった 異質性があった 偶然などが知られています。
- 他にもやり方の変えたfunnel plotを出すといったやり方がされることもあります。 これについてはまた実際にやるときにご相談させていただければと思います。
- これらのGRADEを下げる要因に深刻なものがないと判断されるとき、 https://pixabay.com/ja/%E5%AD%90-%E5%AD%90%E3%81%A9%E3%82%82-%E3%83%88%E3%83%B3%E3%83%8D%E3%83%AB-%E5%86%8D%E7%94%9F-%E6%A5%BD%E3%81%97%E3%81%84-698591/ GRADEを下げる要因で深刻なものがない場合に限ってGRADE をupする項目によりGRADE upを考慮する。
- 初めて上げるということを検討します。 https://pixabay.com/ja/%E3%83%A6%E3%82%BF%E5%B7%9E-%E3%83%9E%E3%82%A6%E3%83%B3%E3%83%86%E3%83%B3-%E3%83%90%E3%82%A4%E3%82%AF-%E8%87%AA%E8%BB%A2%E8%BB%8A-%E3%83%9E%E3%82%A6%E3%83%B3%E3%83%86%E3%83%B3%E3%83%90%E3%82%A4%E3%82%AF-%E3%82%B9%E3%83%9D%E3%83%BC%E3%83%84-95032/
- GRADEを上げるのは、、、 相原 守夫 診療ガイドラインのためのGRADEシステム RCTに対してはこれらの基準を用いてGRADEを上げる事はほぼない。
- 効果の程度が大きい場合というのは、例えば,,, この結果を受けて、いや、RCTでなく観察研究だから、うつ伏せ寝にしてはいけないとは言えないという価値判断をするでしょうか。 ほとんどは、うつ伏せ寝をやめようという判断になるのではないでしょうか。 前述のGRADEを下げる要因に深刻なものがなく、このように大きな効果が見られた場合、観察研究でもGRADEを上げてもよいと考えます。 SIDSの場合は１段階グレードアップ ワルファリンの場合２段階グレードアップ オッズはリスクより常に大げさな絶対値をとることに注意
- 用量反応勾配というのは、 例えば また、敗血症性ショックに対する抗菌薬投与のタイミングについてRQを立てたとして、 敗血症性ショック、、、 となると、強い因果関係が示唆されるのではないかということで、GRADEを上げるということになります。 ワルファリンの治療域を超えた抗凝固レベルが出血リスクを増加させるという確信性を高める →１段階グレードアップ 抗生剤 時間と死亡率の用量反応勾配があり、死亡率への現実的かつ事実上の影響があるという確信性を高める →１段階グレードアップ
- さて、もう一度エビデンステーブルを見てみましょう。 http://homepage3.nifty.com/aihara/EP_heparin_accp_aihara_20120426.html そのルール従って評価した結果がこれです。 このテーブルの意味が分かるようになります。 まずは二つに分けましょう
- それぞれ分割して見ていきます。 まず左側の部分です。 http://homepage3.nifty.com/aihara/EP_heparin_accp_aihara_20120426.html そのルール従って評価した結果がこれです。 このテーブルの意味が分かるようになります。
- まずアウトカムがあり、 http://homepage3.nifty.com/aihara/EP_heparin_accp_aihara_20120426.html そのルール従って評価した結果がこれです。 このテーブルの意味が分かるようになります。
- どういった研究が含まれるのか、数やフォローアップ期間 http://homepage3.nifty.com/aihara/EP_heparin_accp_aihara_20120426.html そのルール従って評価した結果がこれです。 このテーブルの意味が分かるようになります。
- そして、risk of ,….といったエビデンスを下げる要因の評価があります。今回のケースはRCTを対象としているため、上げる要因については記載がありません。 http://homepage3.nifty.com/aihara/EP_heparin_accp_aihara_20120426.html そのルール従って評価した結果がこれです。 このテーブルの意味が分かるようになります。
- これらの評価を総合的に考えて http://homepage3.nifty.com/aihara/EP_heparin_accp_aihara_20120426.html そのルール従って評価した結果がこれです。 このテーブルの意味が分かるようになります。
- エビデンスの質を決めます。 今回のケースですと、Moderateとなり、Highから下げた理由としては、非一貫性を挙げています。 http://homepage3.nifty.com/aihara/EP_heparin_accp_aihara_20120426.html そのルール従って評価した結果がこれです。 このテーブルの意味が分かるようになります。
- さらに右に見ていくと、エビデンスの質がModerateに決まった横に、実際の効果量がどうだったかが、書いてあります。 エビデンスの http://homepage3.nifty.com/aihara/EP_heparin_accp_aihara_20120426.html そのルール従って評価した結果がこれです。 このテーブルの意味が分かるようになります。
- さらに右に見ていくと、エビデンスの質がModerateに決まった横に、実際の効果量がどうだったかが、書いてあります。 エビデンスの http://homepage3.nifty.com/aihara/EP_heparin_accp_aihara_20120426.html そのルール従って評価した結果がこれです。 このテーブルの意味が分かるようになります。
- 実際の人数 エビデンスの http://homepage3.nifty.com/aihara/EP_heparin_accp_aihara_20120426.html そのルール従って評価した結果がこれです。 このテーブルの意味が分かるようになります。
- 相対的な効果、relative effectが書いてあります。 エビデンスの http://homepage3.nifty.com/aihara/EP_heparin_accp_aihara_20120426.html そのルール従って評価した結果がこれです。 このテーブルの意味が分かるようになります。
- そして絶対的な効果、absolute effectが記載されています。通常1000人あたりどうだったかが記載されています。 エビデンスの http://homepage3.nifty.com/aihara/EP_heparin_accp_aihara_20120426.html そのルール従って評価した結果がこれです。 このテーブルの意味が分かるようになります。
- 注目していただきたいのは、そのabsolute effectの下には、
- どれくらいの数のイベントを起こす集団であれば、
- どのくらいの効果があるか、それぞれ仮定し、計算して示されています。 これは、どういう患者さんに対して、この介入をした場合に、どれくらい効果が変わってくるのか、みなさん知りたいと思いますので、そういったところに対応する数字だと思って見ていただければと思います。 みなさんどうでしょうか。エビデンステーブルが少しは読めるようになったでしょうか。 できれば、みなさんが興味ある分野のエビデンステーブルを見ていただくと、さらに理解が深まるのではないかと思います。
- 本日のおさらいです。 今日はGRADEの考え方の基本、特にエビデンスの質がどのように評価されているのかを学習しました。 PROSPERO登録のやり方・意義についても学習してもらいました。 そして、PRISMA-Pを使って、私たちの計画書に報告漏れがないかをチェックすることをお話ししました。 長期間に渡る講義、お疲れ様でした。 ここからは、みなさんが知りたいと感じていた疑問を実際にレビューして、世界へ発信してください。
- Cochrane handbook for Systematic Reviews of Interventions は書籍もあります。